本发明专利技术涉及生物识别技术，揭露了一种无感知模型切换方法，包括：利用原始业务请求对预构建的旧人脸识别模型进行验证，得到第一验证结果，对所述原始业务请求进行流量复制，得到标准业务请求，并利用所述标准业务请求对新人脸识别模型进行灰度验证，得到第二验证结果，基于所述第一、第二验证结果对所述新人脸识别模型进行有效性及稳定性分析，得到分析结果，当所述分析结果小于等于预设的阈值时，切换到所述新人脸识别模型。此外，本发明专利技术还涉及区块链技术，所述原始业务请求可从区块链的节点获取。本发明专利技术还提出一种无感知模型切换装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本发明专利技术可以解决模型无法实现无感知切换的问题。决模型无法实现无感知切换的问题。决模型无法实现无感知切换的问题。
【技术实现步骤摘要】
无感知模型切换方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及生物识别
，尤其涉及一种无感知模型切换方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]人脸识别平台，通过对接多个业务方，并为各个业务方提供统一标准的智能认证服务。智能认证通过人脸识别技术、活体识别技术等相结合，快速进行身份核实。然而人脸识别平台的智能认证模型会不断迭代更新，现有技术下存在以下缺陷：1、为每种新的人脸识别模型都提供一套API给到业务方对接。这样会造成，只要有新模型的上线，业务方都需要和人脸识别平台重新对接联调，沟通成本高，效率底下。2、人脸识别平台只提供一套API，由API直接切换对接到新人脸识别模型。但是它忽略了新的模型并未在生产环境下灰度试点验证，不能保证新模型在实际生产环境下的识别有效性和运行稳定性。也忽略了不同算法模型计算的分数和阈值是不一样的，如果某些业务方未采纳默认阈值的情况下，无法实现完全的无感知切换。
技术实现思路
[0003]本专利技术提供一种无感知模型切换方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决模型无法实现无感知切换的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供的一种无感知模型切换方法，包括：
[0005]获取原始业务请求，利用所述原始业务请求对预构建的旧人脸识别模型进行验证，得到第一验证结果；
[0006]对所述原始业务请求进行流量复制，得到标准业务请求，并将所述标准业务请求下发至预构建的新人脸识别模型；
[0007]利用所述标准业务请求对所述新人脸识别模型进行灰度验证，得到第二验证结果；
[0008]基于所述第一、第二验证结果对所述新人脸识别模型进行有效性及稳定性分析，得到分析结果；
[0009]将所述分析结果和预设的阈值进行比较，当所述分析结果大于所述预设的阈值时，不进行切换，当所述分析结果小于等于所述预设的阈值时，切换到所述新人脸识别模型，并转换所述新人脸识别模型的识别分数。
[0010]可选地，所述利用所述原始业务请求对预构建的旧人脸识别模型进行验证，得到第一验证结果，包括：
[0011]利用预设的API网关对所述原始业务请求进行识别，确定所述原始业务请求应通过的旧人脸识别模型；
[0012]利用所述旧人脸识别模型对所述原始业务请求进行识别，得到旧人脸识别分数及旧人脸识别结果，汇总所述旧人脸识别分数及旧人脸识别结果得到第一验证结果。
[0013]可选地，所述对所述原始业务请求进行流量复制，得到标准业务请求，并将所述标准业务请求下发至预构建的新人脸识别模型，包括：
[0014]利用所述API网关对所述原始业务请求进行等比例流量复制，得到所述标准业务请求；
[0015]对所述标准业务请求进行反向代理，并将所述标准业务请求下发至预构建的新人脸识别模型。
[0016]可选地，所述利用所述标准业务请求对所述新人脸识别模型进行灰度验证，得到第二验证结果，包括：
[0017]根据预设的阶梯式灰度策略调用所述标准业务请求，得到灰度流量请求；
[0018]利用所述新人脸识别模型对所述灰度流量请求进行人脸识别，得到新人脸识别分数及新人脸识别结果，汇总所述新人脸识别分数及新人脸识别结果，得到第二验证结果。
[0019]可选地，所述所述预设的阶梯式灰度策略为：
[0020][0021]其中，m和n表示预设的百分比，S
i
表示i业务场景每天需要的灰度流量请求，Avg
i
表示最近一个月i业务场景基于旧模型的调用量的平均值，Avg
总
表示近一个月所有业务场景基于旧模型的调用量的平均值。
[0022]可选地，所述基于所述第一、第二验证结果对所述新人脸识别模型进行有效性及稳定性分析，得到分析结果，包括：
[0023]在所述第一、第二验证结果中，随机抽取预设数量作为验证样本；
[0024]利用所述验证样本计算新、旧人脸识别模型的有效性指标，及利用所述验证样本计算所述新人脸识别模型的稳定性指标；
[0025]汇总所述有效性指标及稳定性指标得到分析结果。
[0026]可选地，所述转换所述新人脸识别模型的识别分数，包括：
[0027]获取旧人脸识别模型的识别阈值及新人脸识别模型的识别阈值；
[0028]根据所述旧人脸识别模型的识别阈值及新人脸识别模型的识别阈值将新人脸识别模型的识别分数转换为旧人脸识别模型的识别分数。
[0029]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种无感知模型切换装置，所述装置包括：
[0030]人脸识别模块，用于获取原始业务请求，利用所述原始业务请求对预构建的旧人脸识别模型进行验证，得到第一验证结果；
[0031]流量复制模块，用于对所述原始业务请求进行流量复制，得到标准业务请求，并将所述标准业务请求下发至预构建的新人脸识别模型；
[0032]灰度验证模块，用于利用所述标准业务请求对所述新人脸识别模型进行灰度验证，得到第二验证结果；
[0033]分析模块，用于基于所述第一、第二验证结果对所述新人脸识别模型进行有效性及稳定性分析，得到分析结果；
[0034]模型切换模块，用于将所述分析结果和预设的阈值进行比较，当所述分析结果大于所述预设的阈值时，不进行切换，当所述分析结果小于等于所述预设的阈值时，切换到所
述新人脸识别模型，并转换所述新人脸识别模型的识别分数。
[0035]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
[0036]存储器，存储至少一个指令；及
[0037]处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现上述所述的无感知模型切换方法。
[0038]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的无感知模型切换方法。
[0039]本专利技术通过对所述原始业务请求进行等比例流量复制，得到标准业务请求，并利用所述标准业务请求对新人脸识别模型进行验证，此时原始业务请求仍然可以通过旧人脸识别模型进行识别，可以最大限度的降低对业务方的影响。通过所述标准业务请求对新人脸识别模型进行灰度验证，可以实现对所述新人脸识别模型的无感知验证，并且由于所述标准业务请求是复制的实际真实环境下的流量请求，通过所述第一、第二验证结果对所述新人脸识别模型进行有效性及稳定性分析，可以更加准确的反映所述新人脸识别模型的性能。同时，通过转换所述新人脸识别模型的识别分数，使得人脸识别可以在旧阈值体系下还能正常使用，实现了新人脸识别模型的无感知切换。因此本专利技术提出的无感知模型切换方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决模型无法实现无感知切换的问题。
附图说明
[0040]图1为本专利技术一实施例提供的无感知模型切换方法的流程示意图；
[0041]图2为图1中一个步骤的详细实本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种无感知模型切换方法，其特征在于，所述方法包括：获取原始业务请求，利用所述原始业务请求对预构建的旧人脸识别模型进行验证，得到第一验证结果；对所述原始业务请求进行流量复制，得到标准业务请求，并将所述标准业务请求下发至预构建的新人脸识别模型；利用所述标准业务请求对所述新人脸识别模型进行灰度验证，得到第二验证结果；基于所述第一、第二验证结果对所述新人脸识别模型进行有效性及稳定性分析，得到分析结果；将所述分析结果和预设的阈值进行比较，当所述分析结果大于所述预设的阈值时，不进行切换，当所述分析结果小于等于所述预设的阈值时，切换到所述新人脸识别模型，并转换所述新人脸识别模型的识别分数。2.如权利要求1所述的无感知模型切换方法，其特征在于，所述利用所述原始业务请求对预构建的旧人脸识别模型进行验证，得到第一验证结果，包括：利用预设的API网关对所述原始业务请求进行识别，确定所述原始业务请求应通过的旧人脸识别模型；利用所述旧人脸识别模型对所述原始业务请求进行识别，得到旧人脸识别分数及旧人脸识别结果，汇总所述旧人脸识别分数及旧人脸识别结果得到第一验证结果。3.如权利要求1所述的无感知模型切换方法，其特征在于，所述对所述原始业务请求进行流量复制，得到标准业务请求，并将所述标准业务请求下发至预构建的新人脸识别模型，包括：利用所述API网关对所述原始业务请求进行等比例流量复制，得到所述标准业务请求；对所述标准业务请求进行反向代理，并将所述标准业务请求下发至预构建的新人脸识别模型。4.如权利要求1所述的无感知模型切换方法，其特征在于，所述利用所述标准业务请求对所述新人脸识别模型进行灰度验证，得到第二验证结果，包括：根据预设的阶梯式灰度策略调用所述标准业务请求，得到灰度流量请求；利用所述新人脸识别模型对所述灰度流量请求进行人脸识别，得到新人脸识别分数及新人脸识别结果，汇总所述新人脸识别分数及新人脸识别结果，得到第二验证结果。5.如权利要求4所述的无感知模型切换方法，其特征在于，所述预设的阶梯式灰度策略为：其中，m和n表示预设的百分比，S
i
表示i业务场景每天需要的灰度流量请求，Avg
i
表示最近一个月i业务场景基于旧模型的...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑松辉，赖众程，周军，梁俊杰，
申请(专利权)人：平安银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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